单应性投影矩阵

Question

我正在使用 OpenCV 3.0 下的stereoRectifyUncalibrated()方法开展立体视觉。

我使用以下步骤校准我的系统：

1. 检测并匹配来自2个摄像头的图像之间的SURF特征点
2. 使用匹配的paairs
应用findFundamentalMat()
3. 使用stereoRectifyUncalibrated()。
获取纠正单应性

对于每个摄像机，我按如下方式计算旋转矩阵：

R1 = cameraMatrix[0].inv()*H1*cameraMatrix[0];

要计算3D点，我需要得到投影矩阵，但我不知道如何估计平移向量。

我尝试decomposeHomographyMat()和此解决方案https://stackoverflow.com/a/10781165/3653104但旋转矩阵与我从R1获得的旋转矩阵不同。

当我使用R1 / R2检查已校正的图像时（使用initUndistortRectifyMap()后跟remap()），结果似乎正确（我使用极线检查）。

由于我对视力的认识不足，我有点失落。因此，如果有人可以向我解释。谢谢:)）

Answer 1

您提供的链接中的代码（https://stackoverflow.com/a/10781165/3653104）不会计算相机的旋转但是3x4姿势。

姿势的最后一列是你的翻译矢量